breast_cancer_classifier

深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural Networks breast cancer mammography PyTorch radiologists Github 开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

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论文

介绍相关项目

hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型

GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割

HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现

GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架

BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学

ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型

BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理

BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型，集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练，能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上，BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础，在放射学等领域具有广泛应用前景。

MONAILabel - 智能医学影像标注与AI模型训练开源工具

AI模型GithubMONAI Label交互式标注医学影像标注开源工具开源项目

MONAI Label是一个开源的智能医学影像标注和AI模型训练工具，通过服务器-客户端系统实现AI辅助的交互式医学影像标注。支持放射学、病理学和内窥镜视频等多种医学影像类型，集成了分割、检测等先进深度学习模型。兼容3D Slicer、OHIF等主流医学影像查看器，旨在提高研究人员和临床医生创建标注数据集和训练AI模型的效率。

HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法

GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习

HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法，用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练，在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征，为计算病理学研究提供支持。

Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型

BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理

Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础，在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力，尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型，为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能，为相关研究提供了有价值的工具。

Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类

DistilBERTGithubHuggingface开源项目性别识别数据分类模型模型训练深度学习

Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练，在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发，为性别识别任务提供了一个参考实现。

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